package com.bdqn.mr.combine;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    /**
     * 对map方法进行重写
     * @param key 每个键值对，key的数据类型
     * @param value 每个键值对，value的数据类型
     * @param context
     * @throws IOException
     * @throws InterruptedException
     */
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {

        // 获取当前数据的 切片文件
//        InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
//        FileSplit fileSplit = (FileSplit)inputSplit;
//        fileSplit.getPath().getName();


        // <0,"java hello">

        // key   -> 0
        // value -> "java hello"

        // 第一步：对字符串进行分割
        // "java hello"
        String line = value.toString();
        // ["java", "hello"]
        String[] words = line.split(" ");

        // 第二步：把每个字符串按照出现过一次，输出
        // <"java",1>
        for (String word : words) {
            // 代码优化
            text.set(word);
//            Text text = new Text(word);
//            IntWritable one = new IntWritable(1);

            // 把key和value给了context之后，text和one这两个变量没有用了
            context.write(text,one);
        }
    }

    // 变成全局对象
    private Text text = new Text();
    public static final IntWritable one = new IntWritable(1);

}
